diff --git a/container-with-most-water/invidam.go.md b/container-with-most-water/invidam.go.md
new file mode 100644
index 000000000..691496783
--- /dev/null
+++ b/container-with-most-water/invidam.go.md
@@ -0,0 +1,105 @@
+# Intuition
+높이가 양 끝 라인에 의해 결정된다는 것을 응용하여 투포인터 해결법을 고안했다.
+
+# Approach
+1. 높이(`h`)를 0 ~ 최대까지 순회한다.
+2. 높이를 초과하는 선까지 양 끝(`l`, `r`)을 조절한다.
+3. 조절한 양 끝을 최댓값 갱신에 이용한다.
+
+# Complexity
+- Time complexity: $O(n)$
+    - 배열의 크기 `n`에 대하여, 반복문이 배열의 인덱스를 모두 순회하면 종료되기에 (`l < r`이 깨질 때) 이에 따라 시간복잡도가 결정된다.
+- Space complexity: $O(n), inline$
+    - 배열의 크기 `n`에 대하여, 입력값으로 배열을 받으니 inline인 n이 소요된다.
+
+# Code
+## Two Pointer
+```go
+func maxArea(height []int) int {
+	l, r := 0, len(height)-1
+	var maxArea int
+	for l < r {
+		minH := min(height[l], height[r])
+		maxArea = max(minH*(r-l), maxArea)
+
+		if minH == height[l] {
+			l++
+		} else {
+			r--
+		}
+	}
+
+	return maxArea
+}
+
+```
+: 원래는 deque를 이용해 해결했는데, 솔루션의 투포인터를 이용한 것과 동일한 방식이어서 깔끔한 후자로 수정했다.
+
+## Deque
+```go
+type Deque struct {
+	Nodes []int
+}
+
+func NewDeque(arr []int) Deque {
+	return Deque{Nodes: arr}
+}
+
+func (dq *Deque) PushFront(node int) {
+	dq.Nodes = append([]int{node}, dq.Nodes...)
+}
+
+func (dq *Deque) PushBack(node int) {
+	dq.Nodes = append(dq.Nodes, node)
+}
+func (dq *Deque) Front() int {
+	return dq.Nodes[0]
+}
+
+func (dq *Deque) Back() int {
+	return dq.Nodes[len(dq.Nodes)-1]
+}
+
+func (dq *Deque) PopFront() int {
+	ret := dq.Front()
+
+	dq.Nodes = dq.Nodes[1:]
+
+	return ret
+}
+
+func (dq *Deque) PopBack() int {
+	ret := dq.Back()
+
+	dq.Nodes = dq.Nodes[0 : len(dq.Nodes)-1]
+
+	return ret
+}
+
+func (dq *Deque) Size() int {
+	return len(dq.Nodes)
+}
+
+func maxArea(height []int) int {
+	dq := NewDeque(height)
+
+	var max int
+	for h := 0; dq.Size() > 1; h++ {
+		for dq.Size() != 0 && dq.Front() < h {
+			dq.PopFront()
+		}
+		for dq.Size() != 0 && dq.Back() < h {
+			dq.PopBack()
+		}
+
+		area := h * (dq.Size() - 1)
+
+		if area > max {
+			max = area
+		}
+	}
+
+	return max
+}
+
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/find-minimum-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md b/find-minimum-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md
new file mode 100644
index 000000000..ef0cfd34d
--- /dev/null
+++ b/find-minimum-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md
@@ -0,0 +1,44 @@
+# Intuition
+전형적인 이분탐색 문제였다.
+
+# Approach
+1. `nums[0]보다 작은지 여부`를 검사하도록 설계했다.
+2. `lo`는 항상 F이며, `hi`는 항상 T이다.
+2. 배열의 원소들에 대해 FFFFFFFTTTTTT가 되는데, 이 때 `T`가 처음 등장하는 지점을 찾는다.
+3. 등장하지 않는 경우 (`nums[0]`이 최소인 경우 = 회전이 없는 경우)는 hi가 배열 범위 밖이므로, 인덱스 0을 반환하게 했다.
+
+(문제 해결 이후 타 문제 재활용을 위해 인덱스를 찾도록 리팩터링했다.)
+# Complexity
+- Time complexity: $O(log(n))$
+    - 배열의 길이 `n`에 대하여, 범위를 반으로 줄여가며 이분 탐색하므로 `log(n)`이 발생한다.
+
+- Space complexity: $O(n), inline$
+    - 배열의 길이 `n`에 대하여, 입력(`nums`)의 비용이 존재한다.
+
+# Code
+```go
+func findMinIdx(nums []int) int {
+	lo, hi := -1, len(nums)
+	for lo+1 < hi {
+		mid := (lo + hi) / 2
+
+		if nums[mid] < nums[0] {
+			hi = mid
+		} else {
+			lo = mid
+		}
+	}
+	if hi == len(nums) {
+		return 0
+	}
+	return hi
+}
+
+func findMin(nums []int) int {
+	return nums[findMinIdx(nums)]
+}
+
+```
+
+# 여담
+이분탐색 문제는 타 솔루션을 참고하지 않는 편이다. 왜냐하면 `lo`, `hi`, 종료 조건, 반환 값 설정이 비슷해보이지만 엄청 다른 의미이기에 큰 도움이 안된다고 생각한다.
\ No newline at end of file
diff --git a/longest-repeating-character-replacement/invidam.go.md b/longest-repeating-character-replacement/invidam.go.md
new file mode 100644
index 000000000..585f0c143
--- /dev/null
+++ b/longest-repeating-character-replacement/invidam.go.md
@@ -0,0 +1,46 @@
+# Intuition
+문자열 내에 영문자들만 등장한다는 것에서 DP, 그리디가 아니라 빈도수 계산 + 투포인터임을 알게되었다.
+
+# Approach
+1. A-Z에 대해 순회한다.
+2. 포함하는 배열이 커지며(`j++`) 순회하는 문자가 몇 번 연속해서 등장하는지 계산한다. (`have`)
+3. 연속하지 않은 문자가 등장하더라도 `k`번은 봐준다.
+4. `k`번이상이라 봐줄 수 없는 경우 (`have+k < j-i+1`인 경우) 포함하는 배열을 줄인다. (`i++`)
+
+# Complexity
+- Time complexity: $O(n)$
+    - 순회하는 문자들은 상수 개수(26)이므로 무시한다.
+    - 문자열의 길이 `n`에 대하여, 이를 순회하는 비용이 든다. (`j<len(s)`)
+
+- Space complexity: $O(n) inline$
+    - 문자열의 길이 `n`에 대하여, 입력으로 받은 `s`만큼 비용이 든다.
+
+# Code
+```go
+func characterReplacement(s string, k int) int {
+	var maxLen int
+	for ch := 'A'; ch <= 'Z'; ch++ {
+		i, j := 0, 0
+		var have int
+		for j < len(s) {
+			if ch == rune(s[j]) {
+				have++
+			}
+			for have+k < j-i+1 {
+				if ch == rune(s[i]) {
+					have--
+				}
+				i++
+			}
+			maxLen = max(maxLen, j-i+1)
+            j++
+		}
+	}
+	return maxLen
+}
+
+```
+# 여담
+- 가장 많이 등장한 문자를 검색하는 솔루션을 확인했다. 동일 문제를 다르게 접근한다는 게 신기했다.
+  - 비교해보자면, A~Z중 한 문자가 등장하는 것만 계산한다는 본인의 풀이가 더욱 직관적이라는 생각이 들었다.
+  - 다만, 코드로 나타냈을 때는 덜 직관적이었다...;
\ No newline at end of file
diff --git a/longest-substring-without-repeating-characters/invidam.go.md b/longest-substring-without-repeating-characters/invidam.go.md
new file mode 100644
index 000000000..1203c688b
--- /dev/null
+++ b/longest-substring-without-repeating-characters/invidam.go.md
@@ -0,0 +1,39 @@
+# Intuition
+DP, 그리디 등을 시도하려다가 오류를 발견했다. 화이트보드에 예제 문제들을 손으로 풀어보니 직관적으로 떠올랐다.
+# Approach
+1. 똑같은 음식을 먹지 않는 지렁이를 생각하자.
+2. 다음 음식을 이미 먹었다면, 먹었던 걸 뱉는다. (`l++`)
+3. 다음 음식을 먹지 않았다면, 먹는다. (`r++`)
+4. 지렁이의 길이를 최댓값 갱신에 활용한다.
+# Complexity
+- Time complexity: $O(n)$
+    - 문자열의 길이 `n`에 대하여, 이를 순회하는 비용이 소모된다.
+- Space complexity: $O(n)$
+    - 문자열의 길이 `n`에 대하여, 등장 여부를 저장하는 자료구조(`contains`)는 최대 `n`개 만큼을 저장할 수 있으므로 `n`이다.
+<!-- Add your space complexity here, e.g. $$O(n)$$ -->
+
+# Code
+```go
+func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
+	if len(s) == 0 {
+		return 0
+	}
+	contains := make(map[uint8]bool)
+
+	l, r := 0, 0
+	maxLen := 1
+
+	for r < len(s) {
+		for contains[s[r]] {
+			contains[s[l]] = false
+			l++
+		}
+		contains[s[r]] = true
+		maxLen = max(maxLen, r-l+1)
+		r++
+	}
+
+	return maxLen
+}
+
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/search-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md b/search-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md
new file mode 100644
index 000000000..9ecdc3f99
--- /dev/null
+++ b/search-in-rotated-sorted-array/invidam.go.md
@@ -0,0 +1,74 @@
+# Intuition
+이분 탐색인 게 직관적으로 보였다.
+
+# Approach
+1. 찾으려는 값(`target`)이 최솟값의 인덱스(`minIdx`) 이전/이후인지 판단한다. (`target < nums[0] || minIdx == 0`)
+2. 판단한 범위(이전, 이후)에 대해서만 배열을 잘라 `lowerBound`를 실행한다.
+3. 결과를 통해 타겟의 인덱스(`targetIdx`)를 획득한다.
+4. 예외처리(범위 벗어난 경우, `lowerBound`은 맞으나 일치하진 않는 경우)엔 `-`을 아닌 경우는 인덱스를 반환한다.
+
+# Complexity
+- Time complexity: $O(log(n))$
+    - 배열의 길이 `n`에 대하여, 범위를 반으로 줄여가며 이분 탐색하므로 `log(n)`이 발생한다.
+    - 두 이분탐색 함수를 사용하긴 하지만, 합연산이므로 복잡도에는 영향이 없다.
+- Space complexity: $O(n), inline$
+    - 배열의 길이 `n`에 대하여, 입력(`nums`)의 비용이 존재한다.
+
+# Code
+```go
+func findMinIdx(nums []int) int {
+	lo, hi := -1, len(nums)
+	for lo+1 < hi {
+		mid := (lo + hi) / 2
+
+		if nums[mid] < nums[0] {
+			hi = mid
+		} else {
+			lo = mid
+		}
+	}
+	if hi == len(nums) {
+		return 0
+	}
+	return hi
+}
+
+func lowerBound(nums []int, target int) int {
+	lo, hi := -1, len(nums)
+	for lo+1 < hi {
+		mid := (lo + hi) / 2
+
+		if nums[mid] < target {
+			lo = mid
+		} else {
+			hi = mid
+		}
+	}
+	return hi
+}
+
+func search(nums []int, target int) int {
+	minIdx := findMinIdx(nums)
+	var targetIdx int
+	if target < nums[0] || minIdx == 0 {
+		targetIdx = lowerBound(nums[minIdx:], target) + minIdx
+	} else {
+		targetIdx = lowerBound(nums[0:minIdx], target)
+	}
+
+	if len(nums) <= targetIdx || target != nums[targetIdx] {
+		return -1
+	}
+	return targetIdx
+
+}
+
+```
+# I learned
+`whitespace around operator`(연산자 근처에서 공백 사용)에 대한 golang의 해석이 일반적인 언어들과 다른 걸 알게되었다.
+- 일반언어: `lo + 1 < hi`
+- GoLang: `lo+1 < hi`
+
+즉, 모든 연산자 근처에 공백을 추가하는 것이 아니라 낮은 우선순위의 연산자에 대해서만 추가한다.
+
+참고: https://news.ycombinator.com/item?id=10796427
\ No newline at end of file